在高并发秒杀场景中，库存扣减是电商系统的核心挑战。本文将通过对比分析主流技术方案，并提供Java实现案例，探讨如何构建高性能、高可靠的库存扣减系统。

一、核心挑战与解决方案对比

二、关键技术实现

方案1：MySQL乐观锁实现

public boolean deductStock(Long itemId, Integer quantity) {
    String sql = "UPDATE item_stock SET stock = stock - ?, version = version + 1 " +
                 "WHERE item_id = ? AND stock >= ? AND version = ?";
    try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
        ItemStock current = getCurrentStock(conn, itemId);
        int rows = conn.createStatement().executeUpdate(sql, 
            quantity, itemId, quantity, current.getVersion());
        return rows > 0;
    }
}

private ItemStock getCurrentStock(Connection conn, Long itemId) {
    // 查询当前库存和版本号
}

实现要点：

• 使用版本号或时间戳实现乐观锁
• 通过stock >= ?防止超卖
• 失败后需业务层重试（建议不超过3次）

方案2：Redis预扣减+MQ异步落库

// Redis预扣减
public boolean preDeductStock(String itemId, int quantity) {
    String key = "stock:" + itemId;
    String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 1 then " +
                    "local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) " +
                    "if stock >= tonumber(ARGV[1]) then " +
                    "return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +
                    "else return -1 end " +
                    "else return -2 end";
    Long result = redisTemplate.execute(
        new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),
        Collections.singletonList(key), 
        String.valueOf(quantity));
    return result != null && result >= 0;
}

// 异步库存持久化
@KafkaListener(topics = "stock_deduction")
public void consumeStockMessage(StockMessage message) {
    itemService.updateStock(message.getItemId(), message.getQuantity());
}

架构流程：

1. 请求进入秒杀系统
2. Redis执行Lua脚本原子扣减
3. 扣减成功发送MQ消息
4. 异步服务消费消息更新MySQL
5. 定时任务进行库存对账

三、混合方案设计建议

对于百万级QPS的秒杀场景，推荐采用分层过滤架构：

1. 流量层：Nginx限流+令牌桶算法
2. 缓存层：Redis Cluster集群化部署
3. 使用Lua脚本保证原子操作
4. 设置库存缓存过期时间
5. 异步层：RocketMQ事务消息
6. 保证Redis与MySQL最终一致性
7. 持久层：MySQL分库分表
8. 按商品ID分片
9. 采用批量合并更新

异常处理机制：

• 建立库存操作流水表
• 每小时执行库存对账任务
• 设计自动补偿和人工干预通道

四、性能优化指标

五、总结建议

• 中小规模场景（QPS<1万）：直接采用MySQL乐观锁方案
• 大型秒杀活动（QPS>10万）：必须使用Redis+MQ的二级架构
• 关键注意点：
• 必须实现库存超卖熔断机制
• 建议设置库存操作缓冲池（5%-10%冗余）
• 建立实时监控仪表盘，跟踪库存变化

实际方案选择需要根据业务特征、团队技术栈和基础设施情况进行综合评估，建议通过全链路压测验证系统极限。